最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。 この論文で紹介するBILCOは、時系列データの系列間で時点ずれが発生している場合のアライメントを行います。 従来のジョイントアライメント手法は精度は高いが、計算負荷が高く、普及が進んでいませんでした。その課題に対して、初期化を工夫し、また双方向プッシング戦略により、元の問題を2つの小さな部分問題に変換することにより、平均で20倍の速度向上を達成しています。
データ系列間で、タイミングの揺らぎが発生する場合などあるかと思います。そういった場合に、データ前処理に苦労されている場合には、この論文を参照されてみてはいかがでしょうか？
AI-SCHOLAR | AI：(人工知能)論文...
時系列データ系列間の時点ずれを高精度かつ高速にアライメントするBILCO
3つの要点✔️ NeurIPS 2022採択論文です。BILCOは時系列データの系列間で時点ずれが発生している場合のアライメントを行う✔️ 従来のジョイントアライメント手法は精度...
